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Abstract
Actualmente, una de las mayores amenazas para las empresas es no ser capaces de hacer frente a los cambios constantes que se dan en el mercado, por no predecirlos con la suficiente antelación. Por ello, el desarrollo de nuevos procesos que faciliten la detección de fenómenos y cambios futuros significativos es una componente clave para una correcta toma de decisiones que marque un rumbo correcto para la empresa. Por esta razón, se propone un sistema basado en una arquitectura de inteligencia de negocio que permite detectar cambios discretos o señales débiles (weak signals) en el presente, pero que son indicativos de fenómenos más significativos y cambios trascendentales en el futuro. Frente a los trabajos actuales que se centran en fuentes de información estructuradas, o como mucho, con un único tipo de fuente de datos, en este trabajo la detección de estas señales se realiza de forma cuantitativa a partir de documentos heterogéneos y no estructurados de diversa índole (artículos científicos, periodísticos y redes sociales) sobre los que se aplican técnicas de minería de textos. El sistema ha sido testeado para estudiar el futuro del sector de los paneles solares, habiéndose obtenido resultados prometedores para ayudar a expertos en el reconocimiento de nuevos factores de peso en sus mercados y en el desarrollo de nuevas oportunidades.
Highlights
Resumen: Actualmente, una de las mayores amenazas para las empresas es no ser capaces de hacer frente a los cambios constantes que se dan en el mercado, por no predecirlos con la suficiente antelación
System implementation for detection of future weak signals using text mining Abstract: Nowadays, one of the biggest threats for companies is not being able to cope with the constant changes occurring in the market by not predicting them well in advance
A business intelligence based architecture system is proposed to allow discrete changes or weak signals detection in the present that are indicative of more significant phenomena and transcendental changes in the future
Summary
Una de las mayores amenazas para las empresas es el constante ritmo de cambios en los mercados. Como el volumen de datos disponible es cada vez mayor, estos procesos deben involucrar técnicas de captura, transformación, almacenamiento y análisis automático que reduzcan el tiempo y los medios necesarios de análisis, a la vez que proporcionen una gran fiabilidad. La palabra “futuro” representa la base para la identificación de nuevas oportunidades de negocio potenciales (Yoo y otros, 2009), y multitud de expertos están trabajando en distintos métodos de análisis: evolutivos, detección de patrones, métodos de minería, teorías de innovación disruptiva o de detección de señales de futuro. En la Sección 2 se presentan los tipos de trabajos que han servido como antecedente para este estudio y se establecen sus objetivos. Finalmente, en la Sección 5 se presentan las conclusiones y las líneas de trabajo futuro
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